Isaías Blanco comparte en Conecta Comunicaciones cómo la IA predictiva es la clave para el momento histórico del país, en el que la comunicación organizacional tiene una oportunidad única de expansión gracias al impacto tecnológico.
(Intro del editor – Karem Machado): En tiempos de la irrupción de la Inteligencia Artificial, la comunicación deja de ser un arte retórico para convertirse en una ciencia de precisión. Para entender cómo la tecnología puede impulsar la economía de Venezuela, conversamos con Isaías Blanco, especialista en Natural Language Processing (NLP) y Deep Learning. Blanco nos propone una tesis audaz: optimizar las plataformas de marca para posicionarse en los algoritmos y Ai-Chats.
Conecta (Karem Machado): Isaías, ¡Bienvenido a tu casa!. Cuéntame algo: en tu análisis reciente mencionas que Venezuela tiene una gran oportunidad por delante gracias a los avances en IA. ¿Cómo se cruza esto con la tecnología de la comunicación?
Isaías Blanco: ¡Karem, encantado de estar contigo; gracias por la invitación!. Mira, estamos ante un punto de inflexión, más aún cuando la economía global ha pasado a depender del conocimiento. La comunicación organizacional ya no puede ser reactiva ni lineal.
Mi tesis es que en Venezuela debemos adoptar sistemas predictivos basados en evidencia matemática. No se trata solo de «digitalizar» empresas, sino de transitar hacia una economía en la que la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) nos permitan construir soberanía tecnológica y, lo más importante, optimizar la toma de decisiones basada en datos, no en intuiciones.
Conecta Comunicaciones: ¿Puede un algoritmo ayudar a recuperar la confianza en una marca?
Isaías Blanco: Absolutamente. Es fundamental trabajar en el posicionamiento digital de una marca, producto o servicio para que ocupe la mayoría de las respuestas en los buscadores y, ahora, en Large Language Models como Gemini o ChatGPT.
La respuesta técnica es lo que llamo «Verosimilitud Algorítmica». Al integrar modelos de Natural Language Processing (NLP) capaces de cruzar millones de fuentes en tiempo real, podemos ceñir nuestras narrativas a una validación estadística rigurosa. La tecnología nos permite reducir supuestos y preparar un terreno adecuado para que sea la marca quien cuente su propia historia.
Conecta Comunicaciones: Hablas sobre el fin del modelo lineal de comunicación. ¿Qué viene después?
Isaías Blanco: El modelo clásico de Emisor-Mensaje-Receptor de Shannon y Weaver ya resulta insuficiente. Hoy, el receptor genera datos masivos de forma constante. Ignorar esa señal es operar a ciegas.
Estamos en la era de la «Empatía Computacional». Mediante el análisis de sentimiento y el modelado de tópicos, podemos anticipar la predisposición de la audiencia antes de emitir una sola palabra. Imagina aplicar esto al turismo nacional: modelos de NLP que procesen reseñas en múltiples idiomas para que los operadores venezolanos ajusten su oferta antes de recibir la queja. Eso es prevención estratégica, no reacción. Hoy más que nunca los postulados de Sanh, Jurafsky, Goodfellow y Lewis son más vigentes que nunca.
Además, no podemos olvidar que los LLMs toman en cuenta la opinión de los usuarios en redes sociales al valorar una marca, un producto y un servicio. Ahora más que nunca, la reputación online es el pilar del ciclo de ventas y del posicionamiento web.
Conecta Comunicaciones: Suena costoso. ¿Es esta tecnología accesible para la PYME venezolana o solo para grandes corporaciones?
Isaías Blanco: Ese es un mito que debemos derribar. La innovación no depende de poseer superordenadores, sino de la maestría en la especialización. ¡Casi diez años trabajando con modelos predictivos me han enseñado que existen formas y soluciones muy económicas, por menos de 2000 dólares al año! Y eso es una inversión casi mínima, comparada con el rendimiento que puede generar. Estamos hablando de multiplicar la inversión por 10.
Existen técnicas como el Fine-Tuning (Ajuste Fino), descritas por Howard y Ruder (2018), que nos permiten adaptar modelos de lenguaje preentrenados a dominios específicos con una fracción de los recursos necesarios. Modelos eficientes como DistilBERT, propuestos por Sanh (2019), conservan el 95% del rendimiento de los modelos gigantes, pero son mucho más ligeros y baratos. Esto democratiza el acceso a la IA de vanguardia para startups y empresas venezolanas.
En pocas palabras, podemos tener modelos muy eficientes y de bajo costo entrenados para cada marca, empresa, producto o servicio hecho en Venezuela.
Conecta Comunicaciones: Para una empresa que nos lea hoy, ¿Cuáles son los pasos para implementar esto?
Isaías Blanco: La transición no ocurre por ósmosis; requiere disciplina. En mi laboratorio IB Research LAB aplicamos la metodología Kūkan-Ha, que busca el minimalismo y la eficacia en 5 fases:
- Ingesta: Limpiar los datos. Sin datos limpios, el modelo es inútil.
- Procesamiento cognitivo: Usar NLP para transformar texto en insights.
- Predicción: Pasar de la postura reactiva a la proactiva (lo que llamo Zanshin Digital).
- Generación: Crear narrativas mediante técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) para evitar «alucinaciones» del modelo.
- Validación: Medir y corregir.
Conecta Comunicaciones: Para cerrar; ¿Cómo ves es el futuro cercano en el ecocistema digital venezolano?
Isaías Blanco: Las empresas venezolanas podrán multiplicar sus ventas locales, regionales e incluso internacionales si se aprovechan los recursos, oportunidades, herramientas y tiempos en el entorno de la Inteligencia Artificial. Todos los datos que he recolectado en Venezuela desde 2023 solo me hacen sonreír porque el futuro que nos espera es prometedor. Yo soy de los primeros en volver, y lo tengo claro. Venezuela será una referencia en tecnología.
Antes de despedirme con un abrazo agradecido por la entrevista, quiero señalar que al empresariado venezolano le importa entender que la IA va mucho más allá de la automatización de procesos y de la resolución de citas o agencias. Los modelos de IA son un motor económico fundamental que aumenta las posibilidades de análisis del mercado y de las intenciones de consumo, casi en tiempo real.
Sin dudar, recomiendo que todas las marcas venezolanas inviertan recursos y tiempo en Generative Engine Optimization porque ya comenzó un nuevo paradigma de posicionamiento comercial, y en muy poco tiempo —quizás menos de un año— entraremos de lleno en la era Zero Click, donde los usuarios resolverán todas sus dudas sobre una marca desde el AI-Chat y no visitarán la web. Allá vamos, y el branding y el marketing tradicional acaban de evolucionar a un estadio posvisitas.
¡Karem, siempre a la orden!.
Acerca del entrevistado: Isaías Blanco es Especialista en Natural Language Processing / Deep Learning, fundador de Kūkan-Ha e IB Research Lab.
Su investigación de doctorado se centra en la Generative Engine Optimization para Large Language Models y Answer Engines.
Referencias académicas descritas por Isaías Blanco.
- Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
- Blanco, I. (2025). KarateAi: Comunicación Regida por Datos. Documento de trabajo.
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
- Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal language model fine-tuning for text classification. Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2021). Speech and Language Processing (3rd ed.). Prentice Hall.
- Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
- Sanh, V., et al. (2019). DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter. arXiv preprint arXiv:1910.01108.
- Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.